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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利一种基于VILT多模态模型的电子签名笔迹鉴定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411751451.9，技术领域涉及：G06V30/22；该发明授权一种基于VILT多模态模型的电子签名笔迹鉴定方法是由许超;贠祥宇;赵嵩;李佳骏;佟春妍;张虹煜设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VILT多模态模型的电子签名笔迹鉴定方法在说明书摘要公布了：一种基于VILT多模态模型的电子签名笔迹鉴定方法，方法如下：1采集当事人电子签名信息；2对采集的信息进行预处理；3将预处理后的信息作为样本；4构建基于Transformer网络的多模态学习模型即VILT多模态模型；5将样本中电子数据信息与电子图像信息分别送入VILT多模态模型，开展模型训练；6通过依托验证集对模型进行优化和参数调整；7将需要鉴定的当事人电子签名笔迹作为检材，送入经过训练并优化后的VILT多模态模型，得出相似度数值；9输出检测结果。本发明提高了电子图像信息对于电子数据信息的映射能力，提升电子签名笔迹鉴定的准确性。

本发明授权一种基于VILT多模态模型的电子签名笔迹鉴定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VILT多模态模型的电子签名笔迹鉴定方法，其特征在于，其步骤为： S1：通过电子书写设备采集当事人使用手写笔书写形成的电子签名笔迹信息，包括电子签名数据信息和电子签名图像信息； S2：分别对采集的当事人电子签名数据信息和电子签名图像信息进行预处理； S3：将预处理后的当事人电子签名笔迹信息作为样本，使用K-Fold交叉验证增大训练数据量，依托样本建立数据集，并将数据集划分为训练集与验证集； S4：构建基于Transformer网络的多模态学习模型即VILT多模态模型，将电子签名数据信息作为模型的文本特征部分输入，将电子签名图像信息作为模型的图像特征部分输入； S5：将样本中电子数据信息与电子图像信息分别送入VILT多模态模型，训练模型；其中，电子签名数据信息使用wordembedding进行数据的特征转换，并加上位置编码传递给transformer编码器进行特征提取；电子签名图像信息使用patchembedding，并添加位置编码，最后同样传递给transformer编码器进行注意力机制的计算； S6：通过依托验证集对模型进行优化和参数调整； S7：将需要鉴定的当事人电子签名笔迹作为检材，获取检材的电子签名数据信息和电子签名图像信息并送入经过训练并优化后的VILT多模态模型，得出检测结果即电子签名笔迹相似度数值； S8：依据笔迹鉴定的国家标准，得到对应的检测结果。

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